顧客マスタやCRM、SFAなどに蓄積された顧客データについて、重複、欠損、表記ゆれなどを分析し、データ品質状況を「完全性」「一意性」「妥当性」「正規化度」「住所品質」の5つの観点で評価します。データ品質スコアと課題項目を可視化することで、自社データが活用可能な状態にあるかを確認でき、データ利活用や生成AI活用に向けた第一歩を後押しします。

データクレンジング・名寄せソリューションの提供で培った知識・ノウハウを活かし、簡易名寄せによる重複状況の分析を実施します。氏名・住所・電話番号の情報を基にデータ同士を照合することで、単なるデータ診断に留まらず、顧客データに潜在する品質課題をより実践的な視点で把握し、改善に向けた優先課題の整理が可能です。

品質分析と簡易名寄せの結果を基に生成AIが考察を行い、改善に向けた着眼点や対応の方向性を提示します。一般的な品質診断サービスが分析結果の提示に留まるのに対し、「顧客データ品質AI診断サービス」では「何を改善すればよいか」が分かる状態を目指し、課題の発見から次に取り組むべきアクションの検討まで一貫して支援します。

顧客マスタを分析し、重複、欠損、表記ゆれを可視化。顧客検索の精度低下やデータ分析に影響を及ぼす要因を把握し、改善施策の検討に活用できます。

システム統合やデータ移行に先立ち、簡易名寄せで重複データの規模感を事前に把握。本格的な名寄せの要否判断や進め方の検討に役立ちます。

生成AIや分析基盤の導入前に顧客データを診断。品質課題を可視化し、生成AI活用を見据えたデータ整備の方向性を把握できます。